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健保雲端登入的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦衛生福利部中央健保署寫的 2016-2017年全民健康保險年報(附光碟) 可以從中找到所需的評價。
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國立中正大學 資訊管理系醫療資訊管理研究所 吳帆所指導 劉芝呈的 應用使用性工程探討醫療資訊系統前端介面優化方式 （2021），提出健保雲端登入關鍵因素是什麼，來自於醫療資訊系統、前端介面、使用性工程、使用者介面、使用者經驗。
而第二篇論文中原大學 生物醫學工程學系 徐良育所指導 何佳蓉的 以無顯影劑的CT/MRI影像判讀 帕金森氏症分期之網頁平台開發 （2021），提出因為有 帕金森氏症、電腦輔助偵測系統、影像處理、腦萎縮的重點而找出了 健保雲端登入的解答。
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2016-2017年全民健康保險年報(附光碟)
為了解決健保雲端登入 的問題，作者衛生福利部中央健保署 這樣論述：
全民健康保險立基於增進全體國民健康，經過多年的耕耘，納保率已達99.6%，醫療院所特約率亦高達93%，近年來滿意度平均維持在八成以上。而台灣全民健保制度「普及、方便、自由、經濟、滿意度高」的成就，在全球建立聲望，不僅獲得世界各國讚揚，也成為各國建立或改革健保制度的研究對象。因此每年吸引多國外賓慕名來訪，自2015年1月至2016年6月止計有71國981位外賓拜訪學習。 為落實全民健保照顧弱勢族群的核心價值，除了政府每年提供多達260億元之保費補助外，亦有欠費協助、醫療保障等多項措施。自2016年6月起，衛生福利部中央健康保險署（以下稱健保署）更啟動健保全面解卡政策，實踐
醫療人權普世價值，徹底排除弱勢民眾就醫障礙。健保署也透過相關計畫，將醫療服務推送到山地離島、偏鄉等醫療資源不足地區，提供民眾在地就醫的服務。2016年起，健保署更陸續和鄉鎮市公所合作，提供偏遠地區民眾在地製卡服務，現場申領健保卡的即時健保服務，免去申請換補發的等待期與不便，實現「就醫平權」的理念，提供全民完整的醫療保障。 健保署規劃建立從社區到醫院的整合性全人醫療照護網路，民眾在社區內即可獲得完整的醫療照護服務。「居家醫療照護整合計畫」，擴大照護對象並強化個案管理機制，促進社區內照護團隊合作，整合原本不同類型居家醫療的片段式服務，提升社區型照護量能，讓更多行動不便患者安心回歸社區生活。另外，以
病人為中心的支付制度規劃、健保給付藥品檢討到藥品品質監測、精進健保審查制度及護病比資訊公開，並與健保支付連動等，都是健保署回應各界期待，持續改革以達成資源合理分配的目標。 健保署運用健保雲端資料庫整合分散在不同院所用藥紀錄的「健保雲端藥歷」系統，2016年擴大原有資料類型及範圍，進階為「健保醫療資訊雲端查詢系統」，提供醫師及藥事人員更全方位資訊，協助整合病患處方及診斷，保障民眾就醫用藥安全，共創醫病雙贏環境。跨機關整合民眾最近的就醫及健康紀錄的「健康存摺」系統，2016年7月也升級系統功能，「健康存摺2.0」提供已註冊健保卡的民眾更便捷的免插卡登入，就能查詢最近3年的個人就醫資料。透過簡潔易懂
的圖像及分類篩選功能，方便民眾瞭解個人醫療利用情形、疾病就醫歷程及醫師處置方式、用藥等。民眾也可以運用系統內建功能，預估個人罹患肝癌的機率，還能評估腎臟功能狀態。透過健康存摺2.0，健保醫療資料也能成為每個人自我健康管理的好幫手。 在各界的支持守護下，全民健保即將邁向第22年之際，健保署將更貼近民眾的需求，積極回應民眾對高品質醫療服務的期待。加強與各界協商溝通，提供更符合全民期望的健康照護服務，強化我國的全人照護網絡，逐步達成讓國人「活得更久、更好、更健康」的目標。
應用使用性工程探討醫療資訊系統前端介面優化方式
為了解決健保雲端登入 的問題，作者劉芝呈 這樣論述：
隨著醫療科技的進步，醫療資訊系統不斷的進步，功能與日俱增，若缺乏良好的使用者體驗，可能會造成使用者拒絕使用或濫用此功能，為防止醫療不良事件的發生，使用者為中心的使用者介面（User Interface [UI]）與使用者經驗（User Experience [UX]）對於醫療資訊系統極為重要。本研究運用使用性工程，針對現行醫療資訊系統操作介面相關使用性問題，提出設計目標，重新優化使用者介面，資料視覺化的部分採用了chart.js進行繪製。最後，本研究採用使用性量表（system usability scale [SUS]）進行評估，受測對象為具有醫療資訊系統背景的人員，共計20份問卷，根據其
結果進行分析，可以得到本研究所規劃之操作介面得到良好的評價。
以無顯影劑的CT/MRI影像判讀 帕金森氏症分期之網頁平台開發
為了解決健保雲端登入 的問題，作者何佳蓉 這樣論述：
帕金森氏症是種無法停止神經持續退化的疾病，平均在55歲左右發病並盛行率逐年上升，目前透過藥物使患者維持日常活動能力其延緩腦幹的黑質退化。臨床上診斷是利用H&Y臨床量表和帕金森症狀衡量表（UPDRS）做為初步評估後，對已知病患做多巴胺掃描（TRODAT SPECT），先前研究室已初步開發用電腦輔助偵測系統來計算對帕金森氏症患者之分期，探討減少病患對輻射劑量的吸收和取代TRODAT影像對早期的帕金森氏症診斷之可行性。本論文在於整合並強化本研究室初步成果結合為一套以無顯影劑的CT/MRI影像判讀帕金森氏症分期之網頁平台。透過網頁伺服器架構Python Flask框架進行，使平台系統呈現出其介面提供
使用，並以 Microsoft SQL server 進行帕金森氏症資料庫的建立，使用介面將會以網頁來做呈現，並且收集相關問題回報與建議和臨床影像，以擴大資料庫之資訊量。利用電腦輔助偵測系統計算大腦灰質及白質比例與紋狀體容積，透過影像處理技術分析PD初步研究並分期，研究步驟包含：（1）以區域成長法及濾波器，去除雜訊並分割出完整的腦組織；（2）設定閥值，區分灰白質與紋狀體；（3）CT使用區域成長法圈選特定紋狀體，MRI使用主動式輪廓圈選特定紋狀體；（4）藉由特徵之選取計算白質灰質及紋狀體體積；（5）分析紋狀體與灰白質比例與H&Y相關性;（6）分析結果提供醫生作為參考。使用80組病例進行訓練及驗證
。初步結果顯示：第一階段，利用臨界值法找出CT影像中之右、左側紋狀體特定面積比(SARR、SARL)與HY分數之相關性找出HY 0.0~HY 1.0、HY 1.0 ~ HY 2.0、HY 2.0 ~ HY 3.0間的臨界值分別為0.58/0.65、0.41/0.45、0.25/0.3。第二階段藉由混淆矩陣換算，進一步可得到之系統效能在CT影像判讀PD各分期之表現。以SARR/SARL之特徵對HY0.0、HY1.0、HY2.0與HY3.0分期之準確度及Kappa值分別0.85/0.83及0.798/0.766，而靈敏度與特異性則分別為0.875/0.889與0.938/0.935(針對HY0.0
)，0.75/0.636與0.89/0.87 (針對HY1.0)， 0.8/0.8與0.94/0.93(針對HY2.0)，1.0/1.0與1.0/1.0 (針對HY3.0)。其結果顯示針對無顯影劑之CT影像，系統具有PD分期之能力。藉由使用情況、網頁介面、平台穩定性之評估並予以調整，系統可提供客觀的資訊，評估帕金森氏症之嚴重程度。期望藉由提供之量化參數可幫助醫師更快速及準確的對病情判斷，並可作為後續深度學習之基礎。關鍵字：帕金森氏症、影像處理、電腦輔助偵測系統、腦萎縮